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导读本文主要讲解了京东百亿级商品车型适配数据存储结构设计以及怎样实现适配接口的高性能查询。通过京东百亿级数据缓存架构设计实践案例，简单剖析了jimdb的位图(bitmap)函数和lua脚本应用在高性能场景。希望通过本文，读者可以对缓存的内部结构知识有一定了解，并且能够以最小的内存使用代价将位图(bi

作者：京东零售谷伟1.商品搜索1.1网络购物的搜索手段随着移动互联网发展，手机端购物已成为人们生活的常态。人们在搜索商品时采用的手段也越来越丰富，当前的主要搜索方式是文本搜索与拍照搜索。1.2文本搜索文本搜索应用比较广泛，较为常用的是关键字匹配，针对商品信息的相关描述进行分词，并对分词建立索引库，从

前言如果你第一次接触秒杀，可能还不太理解，库存100件就卖100件，在数据库里减到0就好了，这有什么麻烦的?理论上是这样，但是具体到业务场景中就没那么简单了。今天就聊聊减库存的设计，之后以高可用方案来结束秒杀设计的全部内容。一、秒杀中的减库存减库存操作一般有如下几个方式：1.下单减库存：下单后，在商

SaaS产品就像一座冰山，冰山以上的部分是功能、数据（可见部分）、用户界面，冰山以下是系统架构、完整的数据模型、开放体系、非功能性需求（扩展性、可维护性、性能、安全等）。短期内想要快速上线产品，可能只需关注冰山以上的部分就够了，但是SaaS公司想要在市场上建立长期的竞争优势，比拼的一定是冰山以下的部

1、研发背景1.1我们想要解决什么问题？我们期望平台能够覆盖的三类运营诉求如下：（1）突发事件的应对：包括不限于外部的不可抗力影响，网络上的热点事件、爆仓等突发事件，在搜索&推荐等个性化流量场景下，单纯依靠算法模型的学习来适应，时间上不被业务方接受。（2）新品/新人等缺少数据的情况：在扶持新

1.概览在分布式场景中，Retry和Fallback是最常见的容灾方案。Retry就是在调用远程接口失败时，Client主动发起重试请求，以期待获得最终结果，从而完成整个流程Fallback是在调用远程接口失败时，Client不进行重试而是调用一个特殊的fallback方法，从这个方法中获取结果，使

最近测试给我提了一个bug，说我之前提供的一个批量复制商品的接口，产生了重复的商品数据。追查原因之后发现，这个事情没想象中简单，可以说一波多折。1.需求产品有个需求：用户选择一些品牌，点击确定按钮之后，系统需要基于一份默认品牌的商品数据，复制出一批新的商品。拿到这个需求时觉得太简单了，三下五除二就搞

硬编码的问题如果将用户微服务和商品微服务所在的IP地址和端口号硬编码到订单微服务中，会存在非常多的问题，其中，最明显的问题有三个，如下所示。(1)如果用户微服务和商品微服务的IP地址或者端口号发生了变化，则订单微服务将变得不可用，需要对同步修改订单微服务中调用用户微服务和商品微服务的IP地址和端口号

京东秒杀是京东最大的营销频道，近年来随着业务的高速发展，频道商品数量和用户流量都呈现出迅猛增长的态势。图片来自包图网同时业务方规划未来频道商品数量会增加5至10倍，对商品池扩容诉求较为强烈，这对我们现有的系统架构提出了挑战。为了应对商品数量激增引起的风险，秒杀后台组在年初成立了秒杀商品池扩容技术优化

很多小伙伴反馈说，高并发专题学了那么久，但是，在真正做项目时，仍然不知道如何下手处理高并发业务场景!图片来自Pexels甚至很多小伙伴仍然停留在只是简单的提供接口(CRUD)阶段，不知道学习的并发知识如何运用到实际项目中，就更别提如何构建高并发系统了!究竟什么样的系统算是高并发系统?今天，我们就一起

前阵子老板安排了一个新任务，要建设一个商家商品搜索系统，能够为用户提供快速、准确的搜索能力。图片来自Pexels设计要求在用户输入搜索内容时，要能从商家名称和商品名称两个维度去搜索，搜索出来的结果，按照准确率排序，并按商家所属商品的关联关系，来组合数据结构，同时提供API给业务系统调用。背景很简单，

小型电商网站的商品详情页系统架构小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息，页面静态化系统，将数据填充进静态模板中，形成静态化页面，推入Nginx服务器。用户浏览网站页面时，取用一个已经静态化好的html页面，直接返回回去，不涉及任何的业务逻辑处理。 下面

 双十一在大家的疯狂购物中结束，今年双十一，天猫又一次的刷新了自己的战绩，全天的交易额达到了2684亿，大家的购买力实在是惊人。但是在如此大的购买过后，有些朋友却大呼自己“上当”啦。原因是在于他们认为天猫在双十一之前涨价，然后在双十一当天显示降价来欺骗消费者，而网上一搜，这样的文章可谓不在

本文包含了五个知识点：数据挖掘与机器学习技术简介Python数据预处理实战常见分类算法介绍对鸢尾花进行分类案例实战类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘?数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆

内容：“商品秒杀”功能模块是建立在“商品详情”功能模块的基础之上，对于这一功能模块而言，其主要的核心流程在于：前端发起抢购请求，该请求将携带着一些请求数据：待秒杀Id跟当前用户Id等数据；后端接口在接收到请求之后，将执行一系列的判断与秒杀处理逻辑，最终将处理结果返回给到前端。其中，后端接口的这一系列

在这个时代背景下，信息爆炸与长尾问题普遍发生，而解决方案之一是个性化推荐技术，那具体什么是个性化推荐，怎么去实现这一过程呢?这篇读者朋友需要做到的是读完以后，对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识，对于细节不用过多地苛求。个性化的具象表现：以购物App(淘宝)为例在日常生活中，你在打开淘宝购物时，可能

 在互联网时代，数据是所有应用的基础，淘宝的商家可以基于商品历史的点击成交量来判断店内各个商品的情况，并做出相应的运营行为，淘宝的买家会根据商品历史的成交数据，评论数据等，来辅助自己判断是否进行购买，同时我们平台也会基于用户和商品的历史数据，来训练模型，预测各个商品的点击率，预测各个用户的

第十个双11已圆满结束，但是技术的探索永不止步。阿里技术推出《十年牧码记》系列，邀请参与历年双11大战的核心技术大牛，一起回顾阿里技术的变迁。近十年，机器智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活。在互联网领域，机器智能则是得到了更普遍和广泛的应用。作为电商平台的基石，商品搜索团队一直在打造适合电商

 2018年9月28日，阿里电商搜索事业部迎来了一场以“搜·荐未来”为主题的技术峰会。搜索与推荐算法经过多年的发展，从最初简单的统计模型，机器学习到形成完整的离线在线与实时的深度学习与智能决策体系，每年都有新的算法突破，帮助搜索与推荐的体验与效果取得大幅提升，成为驱动电商商业创新与发展的新

1、背景电商认知图谱从17年6月启动以来，通过不断从实践到体系化的摸索，逐渐形成了一套较为完善的电商数据认知体系。在当前集团不断拓展业务边界的背景下，数据互联的需求越来越强烈，因为这是跨领域的搜索发现、导购和交互的基础，也是真正能让用户“逛起来”要具备的基础条件。但在此之前，我们需要对当前的问题做一